Yapay zeka (AI) risk yönetimi, yapay zeka sistemleriyle ilişkili riskleri belirleme, değerlendirme ve azaltma sürecidir.
İçindekiler
Yapay zeka risk yönetimi ihtiyacını anlama
Yapay zekâ risk yönetimi, zayıf eğitim verileri, çalınan modeller, önyargılı algoritmalar ve beklenmeyen davranışlar gibi kendine özgü zorlukları nedeniyle, geleneksel BT risk yönetiminden farklıdır. Yapay zekânın sürekli olarak geliştiği günümüzde, Forrester’a göre “Sürekli güvence sağlamak amacıyla sürekli risk yönetimi uygulanmalıdır.”1.
Yapay zekâ, işletmelerin çalışma şeklini ve ortaya çıkan yeni ve sürekli değişen güvenlik riskleriyle başa çıkma yöntemlerini değiştirmeye devam ediyor. Saldırganlar, eğitim verilerini manipüle ederek yapay zekâ modellerine zarar verebilir, değerli algoritmaları çalabilir veya yapay zekâ kararlarını yanıltarak adaletsiz sonuçlar ortaya çıkarabilir. Bu sorunların, potansiyel riskleri doğru şekilde azaltmak ve yönetmek için yapay zekâya özel gözetim ve teknik koruma önlemleriyle ele alınması gerekir.
Yapay zekânın (AI) yetersiz denetimi, yalnızca teknik başarısızlıklara yol açmakla kalmaz; şirketler, AI sistemlerinin arızalanması durumunda düzenleyici para cezaları, itibar kaybı, finansal kayıplar ve davalarla da karşı karşıya kalabilir.
Araştırmalar, AI sistemlerini değerlendiren kuruluşların %37’si2 için güvenlik ve uyumluluk endişelerinin en büyük zorluk olduğunu gösteriyor. BT liderleri arasında ise bu oran %44’e çıkıyor; bu da yapay zekânın benimsenmesiyle risklerinin etkin şekilde yönetilmesi arasında büyük bir fark olduğuna işaret ediyor.
Yapay Zeka güvenlik tehditlerini bulma
Yapay zeka sistemleri, normal güvenlik araçlarının yakalayamadığı veya durduramadığı farklı güvenlik riskleri ile karşı karşıyadır. Bu tehditleri bilmek, iyi risk yönetimine yardımcı olur.
Kötü eğitim verileri
Suçlular, yapay zeka modellerini kırmak için eğitim setlerine zararlı veriler ekliyor. Bu durum, modelleri olayları yanlış sınıflandırmaya veya saldırganlara yardımcı olabilecek haksız kararlar vermeye zorlar.
Çalınan modeller
Akıllı saldırganlar, yapay zekâ modellerinin sonuçlarını inceleyerek değerli modelleri kopyalayabilir ve işletmeler için önemli avantajları ele geçirebilir.
Olumsuz örnekler
Yapay zeka sistemlerini yanlış tahminlerde bulunmak üzere kandırmak için kasıtlı olarak oluşturulan girdiler. Örneğin, küçük düzeltmeler, kendi kendini süren araçların trafik işaretlerini yanlış okumasına veya yanlış kişiyi tanımlamak için tanıma sistemleriyle yüzleşmesine neden olabilir.
Eğitim verilerinin çıkarılması
Saldırganlar, bireylerin özel bilgilerini ortaya çıkararak, hassas özellikleri ve hatta eğitim verilerinden belirli örnekleri ortaya çıkarmak veya yeniden oluşturmak için modelin çıktılarını kullanır.
Davranış analizi
Yapay zeka sistemleri, normal çalışma sırasında öngörülebilir desenler gösterir. Bu modellerden gelen değişiklikleri izlemek, güvenlik sorunlarına veya sistem sorunlarına işaret edebilir.
Performans takibi
Bir yapay zeka modelinin doğruluğunda veya performansında ani değişiklikler, saldırıları veya diğer güvenlik sorunlarını gösterebilir. Otomatik izleme, performansı izleyebilir ve güvenlik ekiplerini sorunlara karşı uyarabilir.
Etkinlik günlüğü
Yapay zeka sistemi faaliyetlerinin tam olarak günlüğe kaydedilmesi, sistem davranışını gösterir ve güvenlik olaylarının araştırılmasına yardımcı olur. Bu, model isteklerinin, veri erişiminin ve idari eylemlerin izlenmesini içerir.
Tehdit istihbaratı
Yeni yapay zeka güvenlik tehditleri konusunda güncel kalmak, kuruluşların sistemlerini erkenden korumalarına yardımcı olur. Tehdit istihbaratı, yeni saldırı yöntemleri ve zayıf noktalar hakkında bilgi verir.
Yapay zeka risk değerlendirmesinin temel bileşenleri
Herhangi bir iyi risk değerlendirmesi, hem teknik zayıf noktaları hem de iş etkilerini kapsayan net bir yöntem gerektirir. Yapay zeka risk değerlendirmenizi yaparken ele almak isteyeceğiniz temel bileşenler şunlardır:
Varlıkları bulma
Organizasyonunuz, modellerden, veri setlerinden geliştirme araçlarına ve sistemlerine kadar tüm yapay zeka yığınınızı izlemelidir. Yapay zeka ile ilgili bulut kaynaklarını bulabilen ve bunları riske ve iş önemine göre sıralayabilen otomatik araçlardan yararlanabilirsiniz.
Yapay zeka tehdit analizi
Yapay zeka tehdit analizi, makine öğrenimi de dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka saldırı yöntemlerini içerecek şekilde normal yazılım güvenliğinin ötesine geçer. Bu, yapay zeka modellerine, eğitim verilerine ve sistemlerine karşı potansiyel saldırı yollarını bulur.
Etki incelemesi
Kuruluşlar, yapay zeka sistemi arızalarının veya ihlallerinin insanları, grupları ve toplumu nasıl etkileyebileceğine karar vermelidir. Bu, önyargı, gizlilik ihlalleri ve güvenlik sorunlarının kontrol edilmesini içerir.
Risk ölçümü
Riskleri ölçmek, kuruluşların güvenlik harcamalarını odaklamalarına ve kabul edilebilir risk seviyeleri hakkında akıllı kararlar vermelerine yardımcı olur. Bu, yapay zeka güvenlik sorunlarından ve uyum ihlallerinden kaynaklanan potansiyel para kayıplarının hesaplanmasını içerir.
Güçlü yapay zeka yönetişimi nasıl oluşturulur
Diğer tüm yönetişim standartları gibi, güçlü yapay zeka yönetişiminin de farklı şirket alanları ve teknik alanların yanı sıra açık ve tutarlı kurallar, kontroller ve izlemeye yönelik ekip çalışmasına ihtiyacı vardır.
Kurallar oluşturun
Kuruluşlar, yapay zeka geliştirme, kullanım ve operasyonunu kapsayan eksiksiz politikalara ihtiyaç duyar. Bu politikalar, düzenleyici ihtiyaçları ve paydaşların beklentilerini karşılarken iş hedefleriyle eşleşmelidir.
Net işler belirleyin
Açık sorumluluk, yapay zeka risklerinin sistem yaşam döngüsü boyunca uygun şekilde yönetilmesini sağlar. Bu, yapay zeka risk sahiplerini adlandırmak, gözetim komiteleri oluşturmak ve eskalasyon prosedürleri oluşturmak anlamına gelir.
Teknik kontroller ekleyin
Yapay zekaya özel güvenlik kontrolleri, geleneksel siber güvenliğin karşılayamadığı benzersiz riskleri ele alır. Bunlar arasında yapay zeka model taraması, çalışma zamanı koruması ve özel izleme yer alır.
Sürekli izleme
Yapay zeka sistemlerinin performans değişikliklerini, güvenlik sorunlarını ve uyumluluk ihlallerini yakalamak için sürekli izlemeye ihtiyacı vardır. Otomatik izleme, model davranışını izleyebilir ve güvenlik ekiplerini sorunlara karşı uyarabilir.
Yapay zeka sistemleri için önemli güvenlik kontrolleri
Güvenlik, özellikle yapay zeka dünyasında her türlü iyi risk yönetiminin önemli bir bileşenidir. Yapay zeka sistemlerinin korunması, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca riskleri ele alan birden fazla güvenlik katmanına ihtiyaç duyar.
Geliştirme güvenliği
Güvenli geliştirme, yapay zeka sistemlerinin en başından itibaren güvenliği içermesini sağlar. Bu, kod taramasını, güvenlik açığı kontrollerini ve yapay zeka uygulamaları için güvenli kodlamayı kapsar.
Veri koruma
Yapay zeka sistemleri, özel korumalar gerektiren birçok hassas veriyi işler. Buna veri şifreleme, erişim kontrolleri ve gizlilik teknikleri dahildir.
Model güvenliği
Yapay zeka modellerinin hırsızlık, kurcalama ve saldırılara karşı korunması gerekir. Model şifreleme, erişim kontrolleri ve kontrol, değerli yapay zeka varlıklarının korunmasına yardımcı olur.
Çalışma zamanı koruması
Yapay zeka uygulamaları, çalışma sırasında saldırılara karşı gerçek zamanlı korumaya ihtiyaç duyar. Bu, olağan dışı işlemleri tespit etmek için girdi doğrulama, çıktı filtreleme ve davranış izlemeyi içerir.
Yapay zeka risk yönetimi için kurallar ve düzenlemeler
Hükümetler yapay zekaya özel kurallar oluşturdukça düzenlemelere uymak daha da önemli hale geliyor. Forrester'a göre, “Agentic AI, birden fazla yargı bölgesinde düzenleyici uyumu sürdürürken, gelişen düzenlemelere uyması gereken otonom karar vermeyi getiriyor”3. AB Yapay Zeka Yasası gibi yeni düzenlemeler, yapay zeka sistemi geliştirme ve kullanımı için özel kriterler gerektirir. Kuruluşlar kendi alanlarında geçerli düzenlemeleri anlamalı ve bunlara uymalıdır. ISO 42001 gibi endüstri standartları, kuruluşların sorumlu yapay zeka uygulamalarını göstermelerine yardımcı olan yapay zeka yönetim sistemleri için çerçeveler sağlar. Bu standartlara uymak, düzenleyici riski azaltabilir ve paydaş güvenini artırabilir.
Yapay zeka sistemleri genellikle kişisel verileri işler ve GDPR gibi gizlilik düzenlemelerini doğrudan ilgili hale getirir. Kuruluşlar, yapay zeka sistemlerinin veri koruma gerekliliklerine uyduğundan emin olmalı ve denetimler sırasında uyumluluğu göstermek için yapay zeka sistemi geliştirme, test etme ve kullanmanın ayrıntılı belgelerini tutmalıdır.
Yapay zeka güvenlik ekibi oluşturma
Güçlü bir yapay zeka risk yönetimi stratejisi oluşturmak için, proaktif bir siber güvenlik çözümüyle birlikte derinlemesine yapay zeka bilgisine ihtiyacınız var.
Gerekli beceriler
Yapay zeka güvenliği uzmanları, makine öğrenimi modellerinin nasıl oluşturulduğu, dağıtıldığı ve izlendiği konusunda güçlü siber güvenlik becerilerine ve temel akıcılığa ihtiyaç duyar. Yapay zeka sistemlerinin savunulması, hem geleneksel güvenlik risklerinin hem de model davranışlarının, veri hatlarının ve dağıtım tercihlerinin nasıl yeni güvenlik açıkları yarattığının anlaşılmasını gerektirir. Bu karışım yaygın değildir, bu nedenle işe alın ve beceri kazandırın ve tek bir kişinin her şeyi bilmesini beklemek yerine işlevler arası ekipler kullanın.
Eğitim programları
Yapay zeka güvenlik eğitim programları, güvenlik ekiplerine yapay zekaya özgü tehditler, güvenli makine öğrenimi yaşam döngüsü uygulamaları, kırmızı ekip oluşturma ve olaya müdahale, uyumluluk ve gizlilik öğretir ve uygulamalı laboratuvarları içerir. Gelişen risklere ayak uydurmak için mühendisler, analistler ve liderlere sürekli bilgi tazeleyen rol tabanlı yollar sunmak en iyisidir.
Dış destek
Birçok kuruluş, kurum içi kabiliyetlerini tamamlamak için uzman yapay zeka güvenlik sağlayıcılarıyla ortaklık yapar. Bu ortaklıklar, şirket içinde geliştirilmesi pahalı olacak uzmanlık ve araçlara erişim sağlar.
Sürekli öğrenme
Yapay zeka güvenlik alanı hızla değişerek sürekli eğitim ve beceri geliştirme gerektiriyor. Kuruluşlar, ekiplerini yeni tehditler ve teknolojilerle güncel tutmak için sürekli öğrenme programlarına yatırım yapmalıdır.
Yapay zeka risk yönetimini uygulamanın iş avantajları
Yapay zeka risk yönetimine yatırım yapmak, riskleri azaltmanın ötesinde önemli bir iş değeri sağlar:
Rekabet üstünlüğü. Güçlü yapay zeka yönetişimi olan kuruluşlar, yapay zeka sistemlerini daha güvenli ve hızlı bir şekilde kullanma yetkisine sahiptir ve uygun risk yönetimi olmadan rakiplere göre daha hızlı inovasyon ve pazar avantajı sağlar.
Güven oluşturma. Eksiksiz yapay zeka risk yönetimi, müşteriler, iş ortakları ve düzenleyicilerle güven oluşturur ve kanıtlanmış yapay zeka yönetişim yeteneklerine ihtiyaç duyan yeni iş fırsatları ve ortaklıklar için daha fazla alan oluşturur.
Maliyet önleme. Yapay zeka güvenliği olaylarının önlenmesi, veri ihlalleri, düzenleyici para cezaları ve itibar hasarından kaynaklanan önemli maliyetleri önler. Bir veri ihlalinin ortalama maliyeti 4,45 milyon $'dır ve yapay zeka ile ilgili olaylar potansiyel olarak daha maliyetlidir.
Daha iyi verimlilik. Otomatik yapay zeka güvenlik kontrolleri, manuel gözetim ihtiyaçlarını azaltırken daha iyi koruma sağlar. Bu, kuruluşunuzun genel güvenlik giderlerini orantılı olarak artırmadan yapay zeka kullanımını ölçeklendirmesine olanak tanır.
Yapay zeka risk yönetimine başlarken
Eksiksiz yapay zeka risk yönetimi oluşturmak, zaman içinde yetenekleri geliştiren yapılandırılmış bir yaklaşıma ihtiyaç duyar. Sorun, eksiksiz yapay zeka risk yönetiminin uygulanıp uygulanmayacağı değil, kuruluşunuzun yapay zeka güvenlik yeteneklerine stratejik yatırım yoluyla ne kadar hızlı etkili bir yönetişim ve rekabet avantajı elde edebileceğidir.
- Değerlendirme ve planlama
Mevcut yapay zeka ortamınızın ve güvenlik konumunuzun eksiksiz bir değerlendirmesiyle başlayın. Yetkinlik boşluklarını bulun ve bunları ele almak için bir plan geliştirin. - Hızlı kazançlar
Anında değer sağlayan temel yapay zeka güvenlik kontrollerine odaklanın. Bu, yapay zeka varlıklarının keşfini, temel izlemeyi ve politika geliştirmeyi içerir. - Adım adım kurulum
En yüksek riskli sistemlerden başlayarak ve kapsamı zaman içinde genişleterek kademeli olarak yapay zeka risk yönetimi yetenekleri oluşturun. Bu yaklaşım, anında koruma sağlarken öğrenmeye ve iyileştirmeye yardımcı olur. - Sürekli iyileştirme
Yapay zeka risk yönetimi, sürekli iyileştirme ve iyileştirme gerektiren devam eden bir süreçtir. Düzenli değerlendirmeler ve güncellemeler, yeteneklerin değişen tehditlere karşı etkili ve dirençli kalmasını sağlar.
Yapay zeka risk yönetimi konusunda nereden yardım alabilirim?
Sürekli yapay zeka değişikliğiyle, adım adım atmak için aynı hızda gelişen bir çözüme ihtiyacınız var. Trend Vision One yapay zeka güvenliği çözümü, tüm yapay zeka yığınını korumak için çok katmanlı bir yaklaşım sağlar ve güvenlik ekiplerinizin operasyonel verimliliğini artırmak için platformda yapay zekayı kullanır. https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html adresinde yapay zeka siber güvenliği hakkında daha fazla bilgi edinin
Kaynaklar:
Kaynak 1: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Forrester'ın AEGIS Çerçevesini Tanıtma: Bilgi Güvenliği için Agentic Yapay Zekâ Kurumsal Koruma İlkeleri. Forrester Research, Inc.
Kaynak 2: Leone, M., & Marsh, E. (Ocak 2025). Kurumsal Düzeyde Yapay Zekâ için “Kendin Yap” mı Satın Al mı? Dinamiklerini Yönetmek. Enterprise Strategy Group.
Kaynak 3: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Forrester'ın AEGIS Çerçevesi: Bilgi Güvenliği için Agentic Yapay Zekâ Kurumsal Koruma İlkeleri. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso, Trend Micro’da Ürün Yönetimi Başkan Yardımcısıdır ve yapay zekâ ile bulutun sürekli gelişen dünyasına odaklanmaktadır. Kariyerine Ağ ve Satış Mühendisi olarak başlayan Fernando, veri merkezleri, bulut, DevOps ve siber güvenlik alanlarında yetkinliğini geliştirmiştir. Bu alanlar, hâlâ tutkusunun kaynağını oluşturmaktadır.
İlgili Makaleler
2025’te LLM ve Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları için En İyi 10 Risk Azaltma Yöntemi
Kamu Güvenliğinde Ortaya Çıkan Riskleri Yönetme
Uluslararası Standartlar Bizi Ne Kadar Uzaka Götürebilir?
Üretken Bir Yapay Zeka Siber Güvenlik Politikası Nasıl Yazılır
En Önemli Riskler Arasında Yapay Zeka ile Geliştirilmiş Kötü Amaçlı Saldırılar
Deepfake Kimliklere Karşı Artan Tehdit